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Coral TPU实时物体检测
yolo-detection-2026-coral-tpu-win-wsl
SharpAI/DeepCamera
395
本技能利用Google Coral Edge TPU加速器,在Windows WSL环境下实现实时、高效率的物体检测。它能够对摄像头画面进行低延迟的分析,支持配置检测置信度、目标类别和输入分辨率。适用于需要边缘计算和快速视觉识别的场景,性能表现优异。
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实时目标检测:OpenVINO加速
yolo-detection-2026-openvino
SharpAI/DeepCamera
72
使用Intel OpenVINO运行时实现高性能的实时目标检测。通过Docker容器运行,确保跨平台兼容性。该技能支持利用多种Intel加速设备(如NCS2、iGPU),用户可根据需求调整检测置信度、目标类别、处理帧率和模型精度,适用于工业和视觉监控场景。
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智能体技能编写与优化指南
writing-skills
jnMetaCode/superpowers-zh
391
本指南介绍了如何使用测试驱动开发(TDD)方法为 AI 智能体编写、组织和优化技能文档。重点涵盖了 Claude 搜索优化(CSO)、Token 效率控制以及技能文档的结构规范。
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音频内容生成与合成
audio-jingle
nexu-io/open-design
146
这是一个专业的音频内容生成工具,能够根据需求生成高质量的配乐、片头、画外音和音效。它集成了多种主流AI模型,支持从简单的文本指令到复杂音乐结构(如情绪弧线)的完整流程,适用于市场营销、视频剪辑和多媒体内容制作。
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科学AI资源发现中心
hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
81
专为科学研究领域的机器学习(ML)用户设计。它提供了一个经过筛选的资源目录,包含生物、化学、基因组学和医学等领域的优质数据集、预训练模型和交互式演示。帮助研究人员高效发现和利用专业科学AI/ML资源。
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上下文知识图谱管理系统
mini-context-graph
github/awesome-copilot
267
这是一个高级知识管理系统,它结合了原始文档存储、结构化知识图谱和动态Wiki层。它能一次性摄取文档,自动抽取实体和关系,构建一个持续积累、相互引用且具备可溯源性的复杂知识网络。适用于需要深度研究、知识积累和复杂推理的企业级应用场景。
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上下文修剪与令牌预算管理
recursive-context-pruning-token-budgeting
sickn33/antigravity-awesome-skills
411
该技能通过实现“守门人”逻辑,优化了AI代理在长期工作流中的性能。它通过分片元数据、分配令牌预算,并强制采用原子精度,防止上下文窗口膨胀,确保输出结果纯粹、简洁、可执行。特别适用于复杂的编程、多步骤推理和大型文档分析等场景。
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云攻击方法论
offensive-cloud
SnailSploit/Claude-Red
205
面向 AWS、Azure、GCP 的云安全攻击与渗透方法论,涵盖身份识别、凭据收集、枚举、提权、持久化、数据外传、横向移动、无服务器与云上 Kubernetes 攻击及规避检测,适用于授权评估。
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AI/ML安全专家攻击手册
ai-ml-security
yaklang/hack-skills
302
本手册是一份全面的AI/ML安全指南,详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击(如pickle RCE、数据投毒)、对抗样本(FGSM、PGD、物理世界攻击)、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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LLM提示词注入攻击手册
llm-prompt-injection
yaklang/hack-skills
407
本手册提供了一份专业的LLM提示词注入攻击剧本,涵盖了所有高级攻击技术。包括直接指令覆盖、通过外部数据源污染(如RAG),以及利用工具和函数调用链进行数据窃取和绕过安全机制。适用于AI应用的深度安全测试与防御加固。
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OpenViking长期记忆配置
install-openviking-memory
volcengine/OpenViking
262
本技能旨在为OpenClaw配置OpenViking长期记忆插件。它能通过自然对话自动捕获聊天中的关键事实和重要上下文,并在每次回复前进行上下文召回(RAG)。该过程完全由系统引导,用户无需了解任何命令行知识。
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认知推理与智能体校验系统
ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该系统提供了一套完整的认知操作库,用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块,能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时,智能体获取的不是最终答案,而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”,确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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